在研究退修會上，參與者之一的首次報告真是太棒了，主題是控制理論。 他經營著一家充滿數學家的量化公司，因此他需要根據交易者的利潤來精確確定獎金結構。 這是非常技術性的內容，很多我都聽不太懂，但我確實抓住了一些關鍵點； 1. 我們應該將全球性問題（例如這個人對公司的貢獻有多少）轉化為地方性問題（誰對這筆100美元的交易負責，以及具體多少） 2. 我們將估算或計算權重的過程與控制或根據獲得的參數確定支付的過程分開。 3. 對於控制問題，我們將圖形結構轉換為矩陣，使整個分配問題更易於處理。 我們討論的許多內容與深度資金非常相關。我有兩個主要的收穫： - 如果矩陣的某些部分未填寫，我們能否利用提煉出來的人類判斷來估算它們的答案？ - 如果深度資金的結構不再是樹狀結構，而更像是有向無環圖，那麼是否可以應用推薦算法來獲取不同回購之間的權重？